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[发明专利]基于VaDE聚类的多模型边缘云负载预测方法及装置-CN202310737492.1在审
发明人：刘峰;王峥;黄少远;王晓飞 -专利权人：派欧云计算（上海）有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VaDE聚类的多模型边缘云负载预测方法及装置，包括：采集边缘云服务器的设备状态数据和资源监控数据，数据向量化，基于PCA和全连接神经网络获取第一嵌入特征；利用STL算法提取周期特征；将向量化后的资源监控数据、周期特征和负载数据进行组合得到第一组合特征向量，利用VaDE模型对第一组合特征向量进行分类；利用位置编码对第一组合特征向量进行更新，将分类结果、更新后的第一组合特征向量和第一嵌入特征输入Transformer模型训练得到每个分类类别的负载预测模型；实时采集数据，确认新负载数据的分类类别，利用对应类别的负载预测模型进行负载预测。本发明提高了预测的效率和准确度。
基于 vade 模型边缘负载预测方法装置

[发明专利]一种边缘云设备负载波形预测方法及系统-CN202310229665.9在审
发明人：李星星;黄少远;王晓飞 -专利权人：派欧云计算（上海）有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及边缘云设备技术领域，提供了一种边缘云设备负载波形预测方法，包括以下步骤：S1：搭建负载波形预测模型中输入的信息池；S2：以包括编码器输入、解码器输入和所述信息池输入作为所述负载波形预测模型的输入，预测的工作负载作为在所述负载波形预测模型结束时的输出，搭建端到端框架的所述负载波形预测模型；S3：对所述负载波形预测模型进行端到端训练。上述技术方案，实现对应用程序负载变化的精确感知和预测，通过主动预测这些性能指标，可以主动而有效地执行边缘云上的应用程序部署和补救任务。
一种边缘设备负载波形预测方法系统

[发明专利]边缘云服务器流失预测方法及装置-CN202211638858.1在审
发明人：李星星;黄少远;王晓飞 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明具体公开一种边缘云服务器流失预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取边缘云服务器的特征数据，其中，所述特征数据包括静态肖像特征和时间序列特征；步骤2：基于PCA算法和Light MLP算法分别对所述静态肖像特征进行筛选和编码以获取静态可学习调整参数；其中，所述静态肖像特征至少包括：边缘云服务器的硬件属性、计费规则、业务的部署情况、过往流失情况；步骤3：基于Transformer模型对所述时间序列特征以及实时获取的动态时不变特征进行处理和编码以获取动态可学习调整参数；步骤4：获取步骤2的输出和步骤3的输出进行合并，基于MLP分类器、softmax函数对所述合并后的参数进行处理以获得所述边缘云服务器的流失预测。实现边缘云服务器流失更优预测。
边缘服务器流失预测方法装置

[发明专利]基于折损率预测的边缘云资源动态调度方法及装置-CN202211630466.0在审
发明人：谭昌炼;李星星;张青青;王晓飞;黄少远;王峥 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明具体公开一种基于折损率预测的边缘云资源动态调度方法，包括：步骤1：获取边缘云的特征数据并进行预处理以获取节点邻接矩阵、节点特征和任务特征；步骤2：基于所述节点邻接矩阵通过预先构建的DCRNN模型进行处理以获取各节点图嵌入；步骤3：基于所述各节点图嵌入、节点特征、任务特征通过预先构建的HM‑RNN模型进行自动分层以获取各节点日周月层级表示；步骤4：基于所述各节点日周月层级表示进行编解码以获取各节点日周月95带宽流量预测和各节点日周月折损率预测；步骤5：基于所述各节点日周月层级表示、各节点日周月95带宽流量预测和各节点日周月折损率预测通过预设算法做出调度决策。能够优化边缘云调度资源的毛利和优化边缘云资源的调度。
基于折损预测边缘资源动态调度方法装置

[发明专利]一种基于混合模型的优化边缘云资源的分配方法及系统-CN202211205389.4在审
发明人：李星星;黄少远;王晓飞 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合模型的优化边缘云资源的分配方法，包括如下步骤：收集边缘云设备和边缘云业务的特征数据，并对特征数据进行转换；将转换后的特征数据输入多层感知机进行训练，同时利用基于梯度下降的BP算法进行优化训练得到带宽跑量预测模型；根据带宽跑量预测模型所预测的带宽跑量计算平均带宽利用率、毛利和毛利率，利用NSGA‑II遗传算法和DQN算法求解平均带宽利用率、毛利和毛利率最大化的目标优化问题得到最优资源分配方案。本发明解决了混部问题，最优化了资源综合利用率。
一种基于混合模型优化边缘资源分配方法系统

[发明专利]一种降低网络成本的带宽分配方法及系统-CN202210929703.7在审
发明人：李星星;李沅泽;黄少远;王晓飞 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： H04L41/0896 文献下载
摘要：本发明提供了一种降低网络成本的带宽分配方法及系统，其中方法步骤包括：S100为用户节点与边缘服务器节点之间构建有向边；建立有向边、；为所有有向边赋予权重及流量，以构成当前时刻下的网络带宽分配拓扑模型；S200计算的带宽总额排序以赋予权重，计算每个选出带宽总额最大的某段时刻，并设定处于时，打上第一标记；步骤S300将模型G中的的容量设置为当前时刻的带宽需求，当判断一种降低网络成本带宽分配方法系统

[发明专利]一种调节脂质代谢的对虾生长增强剂-CN202210434467.1在审
发明人：唐贤明;范德朋;黄少远 -专利权人：碧沃丰海洋科技（海南）有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A23K50/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种调节脂质代谢的对虾生长增强剂，能够明显提高对虾对脂类物质的转运、吸收和代谢，增强对虾的生长性能。该饲料添加剂由短小芽孢杆菌0.02‑0.6g/kg(106‑108cfu/g)，二氢吡啶0.01‑0.3g/kg复合而成，能提高饲料的利用率，促进对虾生长，减少脂质在组织中的堆积，提高对虾产品品质，符合水产养殖绿色健康发展理念。本发明提供的对虾生长增强剂效果明显，成本较低，施用方便，能够有效提高对虾的生长性能和养殖产量。
一种调节代谢对虾生长增强

[发明专利]基于boosting算法的边缘云服务器利用率预测方法、预测装置及存储介质-CN202210259762.8在审
发明人：李星星;黄少远;王晓飞 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于boosting算法的边缘云服务器利用率预测方法、预测装置及存储介质，其中方法包括：S1基于boosting算法模型，获取被预测带宽利用率数据；S2建立最近数据专注机制，包括：计算各服务器实际带宽利用率数据与被预测带宽利用率数据之间的时间差；为每条服务器实际带宽利用率数据生成一个介于时间差最小值与最大值之间的随机数后；保留时间差小于该随机数的带宽利用率数据，生成服务器专注特征数据；S3基于所述服务器专注特征数据进一步训练boosting算法模型生成R‑Aboosting算法模型，以输出各服务器预测带宽利用率数据，籍此有效筛选Boosting模型输入侧的数据规模，以提高模型训练速度及预测准确率。
基于 boosting 算法边缘服务器利用率预测方法装置存储介质

[发明专利]基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法-CN202011644100.X有效
发明人：王晓飞;张恒;黄少远;彭国政;张宇熙;沙宇恒;马云高;宋卓;赵娟;朱克平;谢颖捷;王铁铮 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法，包括：对内容的传播数据进行分类和筛选，确定传播数据的GPS信息；通过Geohash编码算法对GPS信息进行编码；根据传播数据的Geohash编码构建静态内容传播图；根据静态内容传播图构建内容传播时空图；将内容传播时空图与内容传播时空图的空间特征矩阵输入到GCN模型中进行特征提取和融合，输出表征向量；将表征向量输入到LSTM模型中进行计算，输出热区预测矩阵。本发明能够准确的内容传播热点预测，指导服务器部署和内容缓存策略制定，改善用户体验，减轻蜂窝网络传输压力。
基于特征混合神经网络内容传播预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法-CN202111193129.5在审
发明人：贾博森;黄少远;张恒;王晓飞;张宇熙;彭国政;赵娟;朱克平;谢颖捷 -专利权人：天津大学;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法，包括如下步骤：根据电力项目文档提炼电力领域的项目特征，基于项目特征建立项目业务标签体系；对电力项目文档进行文本预处理；借助文本标注工具对预处理后的电力项目文档进行实体标注，生成电力项目文档所对应的BIO格式数据集；利用ERNIE模型、Bi‑GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型，将BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型；利用实体识别模型对新的电力项目文档进行特征识别。本发明可以电力项目文档进行精简，有效节省项目文档管理成本，帮助公司合理安排项目计划管理。
一种基于深度学习电力领域项目特征识别方法

[发明专利]基于深度学习的电网项目特征属性识别方法-CN202111194442.0在审
发明人：贾博森;张宇熙;彭国政;黄少远;张恒;王晓飞;赵娟;朱克平;谢颖捷 -专利权人：天津大学;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电网项目特征属性识别方法，包括如下步骤：根据电网项目文档的类别和项目业务管理需求总结项目业务特征，基于项目业务特征建立项目标签体系；基于项目标签体系对电网项目文档进行分类；对分类后的电网项目文档进行文本预处理；借助开源文本标注工具对预处理后的电网项目文档进行实体标注，生成电网项目文档所对应的BIO格式数据集；利用BERT模型、Bi‑GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型，将BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型；利用实体识别模型对新的电网项目文档进行特征识别。本发明有利于提高项目管理与投资效率，完善识别技术规则，提高公司业务管理效率。
基于深度学习电网项目特征属性识别方法

[发明专利]一种基于随机森林的县域碳排放的预测方法-CN202110570856.2在审
发明人：狄筝;黄少远;王晓飞;张恒;罗韬;张赫;王睿 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于随机森林的县域碳排放的预测方法，其考虑多特征的随机森林模型来训练和预测县域中的碳排放量，它能够综合提取县域内的多维度特征，面对县域的大数据量可以实现并行训练操作，训练速度快，且实现简单。此外，在用随机森林模型训练完成后，可以得到每种特性影响碳排放的重要程度，从而实现碳排放污染有效治理。
一种基于随机森林县域碳排放预测方法

[实用新型]一种手机保护套-CN202021639260.0有效
发明人： 黄少远 -专利权人：碧沃丰海洋科技（海南）有限公司
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： H04M1/18 文献下载
摘要：本申请提供的一种手机保护套，包括壳体、翻盖，翻盖两面设置有光伏板；壳体包括边框、蓄电池、手机容纳腔，边框设置阻尼铰链，蓄电池与光伏板相连，手机容纳腔的侧壁上设置有充电头，充电头通过控制开关与所述蓄电池相连，控制开关设置在所述边框表面；翻盖通过所述阻尼铰链与所述壳体连接。翻盖通过阻尼铰链在手机保护套上转动，使得手机落在翻盖的阴影下避免阳光照射产生反光，同时通过光伏板发电给手机充电，解决手机续航时间短的技术问题。
一种手机护套

[实用新型]一种太阳能手机-CN202021627330.0有效
发明人： 黄少远 -专利权人：碧沃丰海洋科技（海南）有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： H04M1/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种太阳能手机，包括手机本体，手机本体上设置有太阳能光伏板、光伏蓄电池、控制器组件和气囊组件，太阳能光伏板设置在手机本体背面，与安装在手机本体内部的光伏蓄电池连接；控制器组件设置在手机本体内，控制器组件包括控制芯片和重力传感器，控制芯片与重力传感器连接；气囊组件包括气囊、气体连接管和微型储气罐，气囊通过气体连接管与微型储气罐连通，微型储气罐与控制芯片连接，气体连接管和微型储气罐安装在手机本体内，气囊安装在手机本体边角位置。解决了当使用手机背面太阳能光伏板发电时，手机坠地易造成屏幕破碎的技术问题。
一种太阳能手机

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